Überblick. Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze. Rückblick: Georouting. Rückblick: Geographisches Routing Denkanstoß: Anwendbarkeit in 3D
|
|
- Andreas Lange
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Überblick lgorithmen für d-hoc- und Sensornetze VL 03 Location Services ückblick: Geographisches outing Denkanstoß: nwendbarkeit in 3D Markus Völker 0. Mai (Version ) INSTITUT FÜ THEOETISCHE INFOMTIK -LEHSTUHL FÜ LGOITHMIK (POF. WGNE) Location Services Definition und nforderungen Triviale nsätze (Vor- und Nachteile) Grid Location System (GLS) KIT Universität des Landes aden-württemberg und nationales Großforschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft VL 03 Location Services (/) ückblick: Georouting ückblick: Georouting Kennt jeder Knoten seine Position und die seiner Nachbarn, kann man Pakete zu Zielkoordinaten routen. Greedy: schnell und einfach, keine garantierte uslieferung Facettenrouting (OF): Garantierte uslieferung und Laufzeit Techniken können kombiniert werden (GOF) Kennt jeder Knoten seine Position und die seiner Nachbarn, kann man Pakete zu Zielkoordinaten routen. Greedy: schnell und einfach, keine garantierte uslieferung Facettenrouting (OF): Garantierte uslieferung und Laufzeit Techniken können kombiniert werden (GOF) nnahme: Position des Zielknotens bekannt kein uffinden von bestimmten Knoten nötig Knoten verändern ihre Position nicht s p t Was, wenn man gezielt bestimmte Knoten sucht? Was, wenn Knoten ihre Position ändern können? Wie finde ich zu einer Ziel-Knoten-ID eine aktuelle Position? VL 03 Location Services (3/) VL 03 Location Services (3/)
2 ückblick: Georouting Denkanstoß? Können wir vom D-Georouting irgendwas in 3D verwenden Modelle? UDG/d-QUDG direkt nach 3D übersetzbar Unit-all-Graphs, Quasi-Unit-all-Graphs ()-Modell auch kein Problem Greedy outing? funktioniert in 3D wie in D! Schranken? funktioniert in 3D analog: (c(p? ) 3 ) im worst-case, aber... Facettenrouting? viel schlimmer: In 3D-UG gibt es keine lokale Strategie, die garantiert zum Ziel führt! [Durocher et al. 08] Überblick ückblick: Geographisches outing Denkanstoß: nwendbarkeit in 3D Location Services Definition und nforderungen Triviale nsätze (Vor- und Nachteile) Grid Location System (GLS) VL 03 Location Services (4/) VL 03 Location Services (/) Location Service (LS) LS alternative Sichtweise Definition Ein Location Service ist eine Infrastruktur, die zu gegebener Knoten-ID eine aktuelle Geokoordinate liefert. blauf: Sender schickt nfrage mit Knoten-ID ab Location Service antwortet mit Geokoordinate Sender schickt Paket an Geokoordinate wenn Sender eigene Position mitschickt, kann die ntwort direkt per Georouting kommen lternative Sicht Ein Location Service ist ein proaktives outingprotokoll, das Pakete mit angegebener Zielknoten-ID an die aktuelle Geokoordinate des Zielknoten leitet. blauf: Sender schickt Paket mit Ziel-ID ab Location Service leitet Paket an entsprechende Zielkoordinate wenn Sender eigene dresse mitschickt, kann die ntwort direkt per Georouting kommen VL 03 Location Services (/) VL 03 Location Services (7/)
3 Was muss ein LS können? Einfache Lösung I: roadcasts publish: Veröffentlichung von Knotenpositionen Knoten, die sich bewegen, müssen das mitteilen Positionsinformation enthält in der egel Timeout Wem teilt ein Knoten seine Position mit? lookup: uflösen von IDs in Knotenpositionen nfragen nach Knotenpositionen müssen umgesetzt werden. n wen richtet man sie? Pakete, die eine Ziel-ID enthalten, müssen zu Zielkoordinaten geleitet werden. n wen schickt man diese Pakete? publish per roadcast ei einem publish wird die neue Position eines Knotens an alle Knoten geschickt. Jeder Knoten kennt dann immer alle aktuellen Positionen. + triviale lookup-operation jeder Knoten muss große Tabelle speichern nzahl der Nachrichten pro publish immer in (n)! esondere Form eines endezvous-problems: Jeder muss seine Positionsinformation so hinterlassen, dass andere sie finden können. VL 03 Location Services (8/) VL 03 Location Services (9/) Einfache Lösung II: Zentraler Server nforderungen an Location Service Zentraler Server Ein zentraler Knoten mit bekannter Position nimmt publish- und lookup-nachrichten entgegen. + im Schnitt geringer Speicherplatzverbrauch ein Knoten mit hoher Last und großer Verantwortung? Nachrichtenkomplexität in O(D) pro Operation, aber: bei publish nicht von Positionsänderung abhängig bei lookup nicht von Entfernung zum Ziel abhängig Faire Lastverteilung Knoten teilen sich die rbeit, kein Knoten erschöpft sich an dieser ufgabe. Fehlertoleranz, kein single point of failure usfall einzelner Knoten verursacht keinen Totalausfall. Verhältnismäßigkeit der Kommunikation nfragen zu nahen Knoten verursachen nur geringe Kommunikation. Idealerweise: Geringe ewegungen erzeugen nur geringe Kommunikation. Skalierbarkeit Kosten wachsen möglichst wenig in der Knotenzahl. VL 03 Location Services (/) VL 03 Location Services (/)
4 Typische nnahmen für LS-Design Überblick zuverlässige lokale Kommunikation verhältnismäßig hohe Knotendichte häufige nnahme: D O( p n) oft Gebiet bekannt eingeschränkte Mobilität keine großen ewegungen zwischen elementaren Operationen eindeutige, geordnete Knoten-IDs aus bekanntem Intervall im Zweifel: IDs kollisionsfrei hashen ückblick: Geographisches outing Denkanstoß: nwendbarkeit in 3D Location Services Definition und nforderungen Triviale nsätze (Vor- und Nachteile) Grid Location System (GLS) VL 03 Location Services (/) VL 03 Location Services (3/) Grid Location System (GLS) Idee Grid Location System (GLS) Idee ufteilung des Gebietes durch M Gitter (Quadtree) G 0 bis G M G 0 : jeder sieht jeden G i hat i -fache Kantenlänge von G 0 G M hätte alle Knoten in einer Zelle Nachbarzellen in G i sind die Zellen, die in G i+ zusammengefasst werden! ufteilung des Gebietes durch M Gitter (Quadtree) G 0 bis G M G 0 : jeder sieht jeden G i hat i -fache Kantenlänge von G 0 G M hätte alle Knoten in einer Zelle Nachbarzellen in G i sind die Zellen, die in G i+ zusammengefasst werden! Jeder Knoten wählt einen Server pro Nachbarzelle in jedem G i! Das sind 3M Server für jeden Knoten. Jeder Knoten wählt einen Server pro Nachbarzelle in jedem G i! Das sind 3M Server für jeden Knoten. VL 03 Location Services (4/) VL 03 Location Services (4/)
5 Grid Location System (GLS) Idee uswahl der Server ufteilung des Gebietes durch M Gitter (Quadtree) G 0 bis G M G 0 : jeder sieht jeden G i hat i -fache Kantenlänge von G 0 G M hätte alle Knoten in einer Zelle Nachbarzellen in G i sind die Zellen, die in G i+ zusammengefasst werden! Jeder Knoten wählt einen Server pro Nachbarzelle in jedem G i! Das sind 3M Server für jeden Knoten. Grundidee: Knoten, der Position eines Knotens sucht, muss einen der Server von finden ) s Suche nach Server von und s Server-uswahl müssen ähnlich ablaufen Gemeinsames Wissen von und : Gitter-Einteilung ID von ) Strategie: wählt Knoten als Location Server, deren ID ähnlich zur ID von ist VL 03 Location Services (4/) VL 03 Location Services (/) uswahl der Server Lookup (Versuch ) Serverauswahl In einer Zelle ist immer der Knoten X Server für einen Knoten, der ID X ID mod ID max minimiert. etwa gleichmäßige Verteilung der rbeit jeder Knoten ist Server für (log n) Knoten Garantien nur bei gleichverteilten Knoten und zufälligen IDs! 7 Tun wir für einen Moment so, als kenne jeder Knoten die Positionen der Knoten, für die er Server ist! Wie könnte ein lookup funktionieren? Knoten sucht Knoten VL 03 Location Services (/) VL 03 Location Services (/)
6 Lookup (Versuch ) Lookup (Versuch ) Satz Seien, beliebige Knoten. ist Server für einen Knoten X mit ID > ID X ID mod ID max. jeder Knoten ist Server von einem Knoten X mit ID ID X ID, ggf. sich selbst. sind und in benachbarten G i -Zellen, liegt kein X mit ID > ID X ID in s Zelle ) ist Server für. liegt ein größtes X mit ID > ID X Zelle ) ist Server für X. ID in s Satz Seien, beliebige Knoten. ist Server für einen Knoten X mit ID > ID X ID mod ID max Weiterleitung an irgendwelche besseren Knoten ist zwar korrekt, kann aber beliebig lange Wege erzeugen! So zu lesen: Wenn man die IDs von ID an aufsteigend im estklassenring Z/ID maxz abzählt, kommt erst ID X, und dann ID. VL 03 Location Services (8/) VL 03 Location Services (/) GLS-lookup GLS-lookup Definition Definition Seien, beliebige Knoten. Dann ist i von, der ID ID minimiert. i der Knoten in der G i -Zelle Seien, beliebige Knoten. Dann ist i von, der ID ID minimiert. i der Knoten in der G i -Zelle eobachtung Seien, beliebige Knoten in derselben Zelle in G k. Dann ist k = Lemma Seien, beliebige Knoten. kennt 0 und jedes i ist Server von i+. kennt komplette G 0 -Zelle. ID ist in G i -Zelle von am i wenigsten größer als ID ) i ist Server für alle Knoten in Nachbarzellen zwischen und i, auch i+! VL 03 Location Services (/) VL 03 Location Services (/)
7 GLS-lookup Definition Seien, beliebige Knoten. Dann ist i von, der ID ID minimiert. i GLS-lookup uf Suche nach Knoten schickt die nfrage an 0,...,. nfragen? Weglänge? zu 0 : maximal. i zu i+: maximal i+. insgesamt Summe der Luftlinien P k i=0 i O( i ) hängt vom Gitter ab! der Knoten in der G i -Zelle Einschub: Zielkoordinaten ohne Knoten Idee Man kann per Georouting auch Zieladressen angeben, an denen gar kein Knoten liegt! Was passiert dann z.. bei GOF? das Paket umrundet die Facette, die die Zielkoordinate einschließt lernt alle Knoten der Facette kennen im Gabriel Graph: sieht dichtesten Knoten zur Zielkoordinate Lemma Wird ein Paket zur Mitte einer Gitterzelle C geroutet, in der ein Knoten liegt, dann erreicht das Paket mindestens einen Nachbarn eines solchen Knotens. (gilt zumindest in / p -Quasi-UDGs, ohne eweis) VL 03 Location Services (/) VL 03 Location Services (/) Initialisierung Initialisierung Woher weiß, wer seine Server sind? Wie findet er sie? Ebene für Ebene! G 0 -Zellen-Server: Schicke Paket an Zentrum der Zellen in nichtleerer Zelle kommt das Paket bei einem Knoten der Zelle an der kennt alle Knoten der Zelle und benachrichtigt den zuständigen Knoten Woher weiß, wer seine Server sind? Wie findet er sie? Ebene für Ebene! wenn G i -Zellen-Server bekannt sind route künstliches Lookup zu irgendeinem Knoten in entsprechende G i+ -Zellen. der reicht die nfrage bis i+ dieser Knoten wird dann Server (Position aus Paket)! 4 4! 4 4! VL 03 Location Services (/) VL 03 Location Services (/)
8 Lazy Publishing estandsaufnahme isher: Jede publish-operation benachrichtigt alle Server! Lazy Publishing ei ewegung innerhalb einer G i -Zelle benachrichtige die Server in den G i bis G M -Zellen nicht. Es reicht, wenn entfernte Server an die alte Position weiterleiten X Faire Lastverteilung bei vernünftiger Verteilung der Knoten X Fehlertoleranz usfall einzelner Knoten betrifft nur wenig Information Verhältnismäßigkeit der Kommunikation Kommunikationskosten abhängig von kleinster Gitterebene in der beide Knoten in gleicher Zelle liegen dasselbe gilt bei ewegungen über Gittergrenzen? Skalierbarkeit nzahl Gitterebenen sicher in O(log n) VL 03 Location Services (/) VL 03 Location Services (4/) Überblick Geographic Hash Tables ückblick: Geographisches outing Denkanstoß: nwendbarkeit in 3D Location Services Definition und nforderungen Triviale nsätze (Vor- und Nachteile) Grid Location System (GLS) GLS nutzte Georouting an virtuelle Knotenpositionen, um irgendeinen Knoten in einem Gebiet zu finden. Man kann auch an virtuellen Knotenpositionen Informationen speichern! a) dichtester Knoten ist verantwortlich bewegen sich Knoten von Position weg, übergeben sie die Verantwortung setzt voraus, dass Koordinaten nie verwaisen, dass z.. immer ein Knoten im bstand min /3 von jeder genutzten Position ist. b) dichtester Knoten auf umgebender Facette ist verantwortlich Information wird bei allen Knoten der Facette regelmäßig aufgefrischt Knoten, die sich wegbewegen, sind dann irgendwann nicht mehr beteiligt VL 03 Location Services (/) VL 03 Location Services (/)
9 Gitter & Geohash G 0,...G M, Faktor /3 enger Hashfunktion g berechnet zu jeder Gitterzelle C und Knoten-ID individuelle, eindeutige Position g(c, (ID)) C LP /3 G3 LP 3 publish Für jedes i hinterlege in eigener G i -Zelle Ci an Position LPi = g(ci, ID, i) nur Ci. LP /3 G3 LP 3 publish Für jedes i hinterlege in eigener G i -Zelle Ci an Position LPi = g(ci, ID, i) nur Ci. LP das ist ganz einfach LP VL 03 Location Services (7/) VL 03 Location Services (/) Suchspirale lookup In welchen Gitterzellen sollte man Pointer suchen? in umgebenden Zellen? dann gibt es wieder weite Wege zu nahen Knoten! Wie kann man das verhindern? LP /3 G3 LP LP 3 -lookup durchsuche umliegende Zellen spiralförmig je 8 Zellen in G 0, G,... in jeder Zelle C liegt g(c, ID ) an irgendeiner (bekannten) Position LP /3 G3 LP LP 3 VL 03 Location Services (9/) VL 03 Location Services (30/)
10 Suchspirale Suchspirale Lemma Sei C eine G i -Zelle und ID eine beliebige ID. Jeder Punkt in C oder einer angrenzenden G i -Zelle hat zu g(c, ID) maximal den bstand i. Folgt aus Größe der Gitterzellen! LP /3 G3 LP LP 3 Lemma Sei ein beliebiger Knoten. Die Summe der zu routenden Teilstrecken, bis ein lookup alle umliegenden G i -Zellen abgesucht hat, ist in O( i ). die Suche zerfällt in G j -Phasen, j apple i in jeder Phase Suche in 8 Zellen, jeweils aus derselben oder angrenzender Zelle P i j=0 8 j < i. LP /3 G3 LP LP 3 VL 03 Location Services (3/) VL 03 Location Services (3/) Suchspirale Mobilität & Forwarding (vereinfacht) Satz Startet ein Knoten ein lookup nach einem Knoten in bstand d, dann ist die Summe der zu routenden Teilstrecken in O(d). Sei G i das kleinste Gitter, in dem und in angrenzenden Zellen liegen beim Durchsuchen aller benachbarten G i -Zellen wird LPi gefunden Teilstrecken bis dahin unter i+4 und sind nicht in benachbarten G i -Zellen ) bstand mindestens d > i / Teilstrecken in O(d) LP LP /3 G3 LP 3 Lazy Publishing bei LP i -Pointer wird erst geändert, wenn sie nicht einmal in angrenzende G i -Zelle zeigt. lter LP i wird zu Forwarding-Pointer! uch an groben Gittergrenzen wird Oszillation unkritisch! (ohne eweis) noch mehr Pointer, um acing Conditions zu lösen (nicht hier) beweisbare Korrektheit bei langsamen ewegungen LP LP /3 G3 FP LP 3 VL 03 Location Services (33/) VL 03 Location Services (34/)
11 Was mitnehmen? Literatur Location Services: Proaktives Georouting mit IDs nforderungen: Lastverteilung, obustheit, Verhältnismäßigkeit GLS: Hierarchische Server individuelle Server für jeden Knoten Stärke: Gute ufgabenverteilung Schwäche: ewegungen/outen über Gittergrenzen unverhältnismäßig teuer : Serverpositionen statt Knoten Stärke: beweisbare Schranken in ewegung/entferung Schwäche: Setzt sehr hohe Knotendichte voraus J. Li, J. Jannotti,D. S. J. De Couto, D.. Karger,. Morris: scalable location service for geographic ad hoc routing. In: MobiCom 00: Proceedings of the th nnual International Conference on Mobile Computing and Networking, 00.. Flury,. Wattenhofer: : an efficient location service for mobile ad hoc networks. In: MobiHoc 0: Proceedings of the 7th CM International Symposium on Mobile d Hoc Networking and Computing, 0. VL 03 Location Services (/) VL 03 Location Services (3/) nhang: Erweitertes eispiel für GLS,,7,8,,,, 8,, 4,,,,,,,,,8,,,,,,,,,,,4,43 3,,,,,3,8 3,,,,,,,,,,,,,,,,,, 4,43,,,,,,,,,,,3,, 7,8,,98,,,,,,,,,,3,3 4,,,8,8,,, 98 4,,,,,,3,,,,3,3,,,,,,, 3,3,43,, 4,43,,,,,, 3, : 4,,3,3,,,,,,3,8,,4,,,,,,7, 43,,,3 98,98,3,,4, 8,8, 7, 3,8,98 3,3,8,,43,,,43,,,,,7,,,7,,,4,,,,,,,, 98 3,3,43,,,4,,4,,,,,,43,,,4,,,4,3,,,,,3,3,3,,,3,8,7,8,8 7,98 8,98,,4,, : 4 : 7 (Entnommen aus J. Li, J. Jannotti,D. S. J. De Couto, D.. Karger,. Morris: scalable location service for geographic ad hoc routing ). VL 03 Location Services (/)
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
lgorithmen für d-hoc- und Sensornetze VL 03 Location Services Dr. rer. nat. Bastian Katz 6. pril 2009 (Version 3 vom 7. Mai 2009) Organisatorisches Die Vorlesung am 27. Mai fällt aus! Inhalte vom 20. und
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 03 Location Services
lgorithmen für d-hoc- und Sensornetze VL 03 Location Services Markus Völker 02. Mai 2012 (Version 2) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMTIK - LEHRSTUHL FÜR LGORITHMIK (PROF. WGNER) KIT Universität des Landes
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 03 Location Services
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 03 Location Services Fabian Fuchs 29. Okt. 2015 (Version 1) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität des
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 03 Location Services
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 03 Location Services Fabian Fuchs 29. Okt. 2015 (Version 1) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität des
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 02 Geographisches Routing
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 02 Geographisches Routing Markus Völker 25. April 2012 (Version 2) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze Übung 2 Greedy Routing Fabian Fuchs 05. November 2015 (Version 1) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität
MehrSeminar über Algorithmen
Seminar über Algorithmen Geographisches Routing von Stephan Hagendorf Inhalt Einleitung / Wiederholung Modell Geographische Routing Greedy Routing Face Routing Adaptive/Bounded Face Routing Other Face
MehrÜberblick. Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze. Motivation: Selbstorganisation. Beispiel: Broadcast/Fluten
Überblick Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 09 Clustering (. Teil) Markus Völker 0. Juni 0 (Version ) Was ist Clustering und wofür brauche ich das? Selbstorganisation und Aufgabenteilung in WSN
MehrHeute. Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze. Erinnerung: MAC-Layer. Erinnerung: Färbungen. Definition
Heute Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 0 Eine kurze Geschichte vom Färben (Teil ) Medium Access Control / Färbungen, Teil kurze Wiederholung Schöner verteilter Färbungsalgorithmus Markus Völker
MehrHeute. Medium Access Control / Färbungen, Teil 2. Kapazität & Scheduling. kurze Wiederholung Schöner verteilter Färbungsalgorithmus
Heute Medium Access Control / Färbungen, Teil kurze Wiederholung Schöner verteilter Färbungsalgorithmus Kapazität & Scheduling Interferenz etwas realistischer neue Probleme und Herangehensweisen VL 0 Eine
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell (basierend auf VL11) Fabian Fuchs 17. Jan. 2015 (Version 1) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 11 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell Fabian Fuchs 17. Dez. 2015 (Version 1) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER)
MehrÜberblick. Organisatorisches. Erinnerung: Motivation Domin. Sets. Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Überblick Organisatorisches Clustering Was bisher geschah Luby s MIS-Algorithmus & Beweis Von MIS zu CDS Vorlesungsevaluation Medium Access Control (MAC) und Coloring MAC-Layer / Motivation Einstieg ins
MehrPositionsbasiertes Routing in mobilen Ad-hoc Netzwerken
Positionsbasiertes Routing in mobilen Ad-hoc Netzwerken KM-/VS-Seminar Wintersemester 2002/2003 Betreuer: Oliver Wellnitz 1 Überblick Einleitung Eigenschaften von Ad-hoc Netzwerken Grundlagen von positionsbasierten
MehrRolf Wanka Sommersemester Vorlesung
Peer-to to-peer-netzwerke Rolf Wanka Sommersemester 2007 10. Vorlesung 28.06.2007 rwanka@cs.fau.de basiert auf einer Vorlesung von Christian Schindelhauer an der Uni Freiburg Inhalte Kurze Geschichte der
MehrTeil III: Routing - Inhalt I. Literatur. Geometric Routing. Voraussetzungen. Unit Disk Graph (UDG) Geometric Routing 29
1 29 Teil III: Routing - Inhalt I Literatur Compass & Face Routing Bounded & Adaptive Face Routing Nicht Ω(1) UDG E. Kranakis, H. Singh und Jorge Urrutia: Compass Routing on Geometric Networks. Canadian
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 09 Clustering Fabian Fuchs 03. Dezember 205 (Version ) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität des Landes
MehrHeute. Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze. Verbindungsmodelle. Ein Rückblick auf Modelle. DM konstante BIG. QUBG Quasi-Unit-Ball- UBG Unit-Ball-
Heute Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 13 Der Schluss Markus Völker 18. Juli 2012 (Version 1) Modellüberblick, Trends & Exoten Mobilität Geometrie in dichten Netzen INSTITUT FÜR THEORETISCHE
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 04 Topologiekontrolle Fabian Fuchs 04. Nov. 2015 (Version 2) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität des
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze Übung 1 Leader Election Fabian Fuchs 27. Oktober 2015 (Version 1) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität
MehrLaptop A location aware peer-to-peer overlay network
Laptop A location aware peer-to-peer overlay network Chi-Jen Wu, De-Kai Liu and Ren-Hung Hwang Seminar peer-to-peer Netzwerke Prof. Dr. Christian Schindelhauer 29. Juli 2009 Überblick Was ist Laptop? Aufbau
MehrAnkündigungen. Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze. Überblick. Topologiekontrolle
Ankündigungen Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 04 Topologiekontrolle Markus Völker 09. Mai 202 (Version ) Vortrag am Montag, den 4.05.202, 0 Uhr, SR 236 Prof. Dr. Roger Wattenhofer (ETH Zürich):
MehrAlgorithmen für Routenplanung 2. Sitzung, Sommersemester 2010 Thomas Pajor 26. April 2010
Algorithmen für Routenplanung 2. Sitzung, Sommersemester 2010 Thomas Pajor 26. April 2010 INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK ALGORITHMIK I PROF. DR. DOROTHEA WAGNER KIT Universität des Landes Baden-Württemberg
MehrAlgorithmen II Vorlesung am
Algorithmen II Vorlesung am 07..0 Minimale Schnitte in Graphen INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK PROF. DR. DOROTHEA WAGNER KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und Algorithmen nationales Forschungszentrum
MehrPeer-to-Peer- Netzwerke
Peer-to-Peer- Netzwerke Christian Schindelhauer Sommersemester 2006 11. Vorlesung 01.06.2006 schindel@informatik.uni-freiburg.de 1 Inhalte Kurze Geschichte der Peer-to-Peer- Netzwerke Das Internet: Unter
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 10 Eine kurze Geschichte vom Färben
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 0 Eine kurze Geschichte vom Färben Dr. rer. nat. Bastian Katz. Juli 2009 (Version 3 vom 3. Juli 2009) Motivation Kommunikation im drahtlosen Kanal ist nicht beliebig
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 08 Data Gathering mit Network Coding Fabian Fuchs 26. Nov. 2015 (Version 2) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT
MehrBeispielbild. Georouting. Jakob Pfender Institut für Informatik
Beispielbild Georouting Jakob Pfender Institut für Informatik 28. 01. 2010 Einleitung -Geographische Position statt logischer Adresse -Motivation: Verteilte Netze ohne feste Topologie, bewegliche Knoten
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 04 Topologiekontrolle Fabian Fuchs 04. Nov. 2015 (Version 2) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität des
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 07 Data Gathering Fabian Fuchs 24. Nov. 2015 (Version 1) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität des Landes
MehrDrahtlose Netzwerke. Grundlagen und Einsatzfelder. Ad-Hoc Netzwerke
rahtlose Netzwerke Grundlagen und Einsatzfelder d-hoc Netzwerke Was ist ein d-hoc Netzwerk? Ein Netzwerk, welches bei edarf entsteht Nicht von existierender Infrastruktur unterstützt lternative ezeichnungen:
MehrRechnernetze Übung 10. Frank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Juni 2011
Rechnernetze Übung 10 rank Weinhold Professur VSR akultät für Informatik TU hemnitz Juni 2011 Das Weiterleiten (Routing) erfüllt die wichtige ufgabe, einzelne Teilstrecken des Kommunikationsnetzes so zu
MehrSeminar Mobile Computing Routing in Ad Hoc Netzen
Seminar Mobile Computing Routing in Ad Hoc Netzen Bär Urs ubaer@student.ethz.ch Inhalt Was ist ein Ad Hoc Netz? Probleme beim Routing Ausgesuchte Routingverfahren - Destination Sequenced Distance Vector
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 04 Topologiekontrolle
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 04 Topologiekontrolle Dr. rer. nat. Bastian Katz 13. Mai 2009 (Version 2 vom 15. Mai 2009) Organisatorisches / Erinnerung Vorlesung am 27. Mai fällt aus! Vorlesung
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 06 Routing Roman Prutkin 12. Nov. 2015 (Version 1) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität des Landes
MehrRechnernetze I SS Universität Siegen Tel.: 0271/ , Büro: H-B Stand: 18.
Rechnernetze I SS 2017 Universität Siegen rolanda.dwismuellera@duni-siegena.de Tel.: 0271/740-4050, üro: H- 8404 Stand: 18. Mai 2017 etriebssysteme / verteilte Systeme Rechnernetze I (1/13) i Rechnernetze
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 11 Kapazität und Scheduling
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 11 Kapazität und Scheduling Dr. rer. nat. Bastian Katz 8. Juli 2009 (Version 2 vom 13. Juli 2009) Motivation Wenn man Übertragungen optimal zeitlich plant, kann
MehrVirtual-Ring-Routing (VRR)
TU-Berlin Fakultät IV:INET WS2008 Virtual-Ring-Routing (VRR) Veranstaltung Internet Routing Vortrag am 7.3.2008 von Krzysztof Ibek Fahrplan Motivation Mesh-Landschaft Techniken, Protokolle VRR Ansatz Funktionsweise
MehrPeer-to-Peer- Netzwerke
Peer-to-Peer- Netzwerke Christian Schindelhauer Sommersemester 2006 16. Vorlesung 29.06.2006 schindel@informatik.uni-freiburg.de 1 Skip-Net J. Aspnes and G. Shah. Skip graphs, 2003 SkipNet: A Scalable
MehrGeometrie 2. Julian Fischer Julian Fischer Geometrie / 30
Geometrie 2 Julian Fischer 6.7.2009 Julian Fischer Geometrie 2 6.7.2009 1 / 30 Themen 1 Bereichssuche und kd-bäume 1 Bereichssuche 2 kd-bäume 2 Divide and Conquer 1 Closest pair 2 Beispiel: Points (IOI
MehrMotivation Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze. Ad-hoc-Lösung: CSMA/CA. VL 10 Eine kurze Geschichte vom Färben
Motivation Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 0 Eine kurze Geschichte vom Färben Dr. rer. nat. Bastian Katz. Juli 009 (Version vom. Juli 009) Kommunikation im drahtlosen Kanal ist nicht beliebig
MehrAlgorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse
Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse Prof. Dr. Henning Meyerhenke Institut für Theoretische Informatik 1 KIT Henning Universität desmeyerhenke, Landes Baden-Württemberg Institutund für Theoretische
MehrThema heute: Lokalisierung. Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze. Was man alles messen kann. Überblick. Warum wir Knotenpositionen brauchen
Thema heute: Lokalisierung lgorithmen für d-hoc- und Sensornetze VL 05 Lokalisierung und virtuelle Koordinaten Markus Völker 23. Mai 202 (Version ) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMTIK -LEHRSTUHL FÜR LGORITHMIK
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 01 Einführung und erste Schritte
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 01 Einführung und erste Schritte Markus Völker Version 1 vom 18. April 2012 INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT
MehrAlgorithmen II Vorlesung am
Algorithmen II Vorlesung am 0..0 Minimale Schnitte in Graphen INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK PROF. DR. DOROTHEA WAGNER KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und Algorithmen nationales Forschungszentrum
MehrOrganisatorisches / Erinnerung. Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze. Topologiekontrolle. Topologiekontrolle. Topologiekontrolle
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 04 Topologiekontrolle Dr. rer. nat. Bastian Katz Organisatorisches / Erinnerung Vorlesung am 27. Mai fällt aus! Vorlesung vom 24. Juni findet statt am Montag,
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 01 Einführung und erste Schritte
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 01 Einführung und erste Schritte Fabian Fuchs Version 1 vom 20. Oktober 2015 INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT
MehrVorlesung Datenstrukturen
Vorlesung Datenstrukturen Kürzeste Wege Maike Buchin 4. und 6.7.2017 Einführung Motivation: Bestimmung von kürzesten Wegen ist in vielen Anwendungen, z.b. Routenplanung, ein wichtiges Problem. Allgemeine
MehrHeute. Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze. Erinnerung: Synchrone Kommunikation. Asynchrones Knotenmodell
Heute Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL und Zeitsynchronisation Markus Völker 8. Juli 0 (Version ) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK -LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) Was sind synchrone
MehrAlgorithmen II Vorlesung am
Algorithmen II Vorlesung am 03.12.2013 Algorithmische Geometrie: Schnitte von Strecken Sweep-Line INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK PROF. DR. DOROTHEA WAGNER KIT Universität des Landes Baden-Württemberg
MehrPeer-to-Peer- Netzwerke
Peer-to-Peer- Netzwerke Christian Schindelhauer Sommersemester 2006 9. Vorlesung 24.05.2006 schindel@informatik.uni-freiburg.de 1 Inhalte Kurze Geschichte der Peer-to-Peer- Netzwerke Das Internet: Unter
MehrPeer-to-Peer- Netzwerke
Peer-to-Peer- Netzwerke Christian Schindelhauer Sommersemester 2006 7. Vorlesung 17.05.2006 schindel@informatik.uni-freiburg.de 1 Inhalte Kurze Geschichte der Peer-to-Peer- Netzwerke Das Internet: Unter
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 07 Data Gathering Markus Völker 06. Juni 2012 (Version 2) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität des
MehrAlgorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse
Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse Juniorprof. Dr. Henning Meyerhenke Institut für Theoretische Informatik 1 KIT Henning Universität desmeyerhenke, Landes Baden-Württemberg Institutund für Theoretische
MehrAlgorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse
Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse Prof. Dr. Henning Meyerhenke Institut für Theoretische Informatik 1 KIT Henning Die Forschungsuniversität Meyerhenke, in der Institut für Theoretische Informatik
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze Nachtrag zu VL 06 Doubling Dimensions
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze Nachtrag zu VL 06 Doubling Dimensions Dr. rer. nat. Bastian Katz 0. Juni 009 (Version vom. Juni 009) Von Kreisen, Kugeln und Bällen Definition In einem metrischen
MehrRechnernetze I SS Universität Siegen Tel.: 0271/ , Büro: H-B Stand: 10.
Rechnernetze I SS 2014 Universität Siegen rolanda.dwismuellera@duni-siegena.de Tel.: 0271/740-4050, Büro: H-B 8404 Stand: 10. ugust 2015 Betriebssysteme / verteilte Systeme Rechnernetze I (1/13) i Rechnernetze
Mehr2.2. Schnitte von Liniensegmenten
Wir wenden uns nun dem Problem (2) aus 1 zu. F15 Aus zwei Mengen S1, S2 von Liniensegmenten möchten wir alle Schnittpunkte der Segmente aus S1 mit denen aus S2 ermitteln. Wir legen fest, dass sich zwei
MehrPunktlokalisierung. Dr. Martin Nöllenburg Vorlesung Algorithmische Geometrie
Vorlesung Algorithmische Geometrie LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK I INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Martin Nöllenburg 24.05.2011 Motivation Gegeben eine Position p = (p x, p y )
MehrLokalisierung von inneren und äußeren Grenzen in Sensornetzwerken
Lokalisierung von inneren und äußeren Grenzen in Sensornetzwerken Seminararbeit: Algorithmen für Sensornetzwerke Thomas Gramer 1 Thomas Gramer: KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales
MehrChord und Varianten. Vortrag Seminar P2P Systeme. Werner Gaulke Das Chord Projekt Grundlagen Aufbau Varianten Fazit
Chord und Varianten Vortrag Seminar P2P Systeme Werner Gaulke 17.07.2007 Werner Gaulke Chord und Varianten 1/22 Outline 1 Das Chord Projekt 2 Grundlagen Distributed Hash Tables 3 Aufbau Ringförmiger Aufbau
MehrIP Tunneling und Anwendungen
IP Tunneling und Anwendungen Netz Nummer Next Hop 1 Interface 0 2 Virtual Interface 0 Default Interface 1 18.5.0.1 Netz 1.x R1 Internet R2 Netz 2.x IP Header, Destination = 2.x IP Payload IP Header, Destination
MehrWahlalgorithmen auf beliebigen Netzstrukturen. Verteilte Algorithmen (VA), WS 2003/04 43
Wahlalgorithmen Überblick/Problemstellung Wahlalgorithmen auf Ringstrukturen Beispiel TokenRing Wahlalgorithmen auf Baumstrukturen Wahlalgorithmen auf beliebigen Netzstrukturen Verteilte Algorithmen (VA),
MehrParallelität und Kommunikation
Parallelität und Kommunikation WS 2010/2011 Friedhelm Meyer auf der Heide V9, 3.1.2011 Friedhelm Meyer auf der Heide 1 Rückblick, Thema heute Wir wollen herausfinden, wie gut Routing entlang unabhängig
MehrGraphenalgorithmen und lineare Algebra Hand in Hand Prof. Dr. Henning Meyerhenke
Graphenalgorithmen und lineare Algebra Hand in Hand Prof. Dr. Henning Meyerhenke Institut für Theoretische Informatik 1 KIT Henning Universität desmeyerhenke, Landes Baden-Württemberg Institutund für Theoretische
MehrDatenverbreitung und Aggregation, Routing. Pascal von Rickenbach Assistent: Thomas Schoch
Datenverbreitung und Aggregation, Routing Pascal von Rickenbach Assistent: Thomas Schoch Übersicht! Motivation & Ziele "! Protokolle! SPIN! Directed Diffusion! LEACH! TTDD! Zusammenfassung & Fazit 2 Eigenschaften
MehrIntegriertes Seminar Datenbanken und Informationssysteme. Was sind Peer-to-Peer Systeme? Wie kann man diese effizient nutzen?
Integriertes Seminar Datenbanken und Informationssysteme P2P-Computing Lehrgebiet Datenverwaltungssysteme Prof. Dr. Dr. h.c. Härder Prof. Dr. Deßloch Björn Jung b_jun@informatik.uni-kl.de Technische Universität
Mehr1 Kürzeste Pfade in Graphen
Praktikum Algorithmen-Entwurf (Teil 3) 03.11.2011 1 1 Kürzeste Pfade in Graphen Es sei ein gerichteter Graph G = (V, E) mit V = n Knoten, E = m Kanten und Kantengewichten c : E R gegeben. Ein Pfad in G
MehrInhalte der Vorlesung (vorläufig)
Vorlesung P2P Netzwerke 5: Pastry Dr. Dominic Battré Complex and Distributed IT Systems dominic.battre@tu berlin.de berlin de Inhalte der Vorlesung (vorläufig) Einleitung Was ist P2P? Definition Einsatzgebiete
MehrAutomotive.verstehen.gestalten.bewegen. Car2Car Systeme. Java und Peer2Peer ziehen ins Auto. 1 Adam Kovacs
Automotive.verstehen.gestalten.bewegen Car2Car Systeme Java und Peer2Peer ziehen ins Auto 1 Agenda Peer2Peer Netzwerke Einleitung Von Client-Server zu P2P Standards und Lösungen Vor- und Nachteile Chord
MehrSicherheitsmechanismen für CANbasierte Dienstlokalisierung in Sensornetzen
Sicherheitsmechanismen für CANbasierte Dienstlokalisierung in Sensornetzen Ingmar Baumgart Hans-Joachim Hof Prof. Dr. M. Zitterbart Institut für Telematik, Universität Karlsruhe (TH) Neue Herausforderungen
MehrRouting Algorithmen. Begriffe, Definitionen
Begriffe, Definitionen Routing (aus der Informatik) Wegewahl oder Verkehrslenkung bezeichnet in der Telekommunikation das Festlegen von Wegen für Nachrichtenströme bei der Nachrichtenübermittlung über
MehrScatterNetz-Routing (SNR)
ScatterNetz-Routing (SNR) Multihopkommunikation für medizinische luetooth ad hoc Netzwerke ndreas L. Kuntz 22. März 2006 liederung Motivation nforderungen & Ziele SNR Überblick Wegfindung ienstsuche atenkanalaufbau
MehrMotivation Kenngrößen von Graphen Modelle. Small Worlds. in Vorlesung Semantische Suche in P2P-Netzwerken. Florian Holz
Small Worlds in Vorlesung Florian Holz 14.06.2005 in Vorlesung Small Worlds Florian Holz bekannte Arten der Vernetzung zur Zusammenarbeit (Graphen) regelmäßige, z.b. parallele Hardwarestrukturen vollständige
MehrExponentielle Suche 4/26/10. Beweis für. Situation: Idee: suche zunächst "rechten Rand" r, so dass k < Ar Algo: Analyse:
Beweis für 9 Exponentielle Situation: n sehr groß esuchtes i, mit Ai = k, ist relativ klein Idee: suche zunächst "rechten Rand" r, so dass k < Ar Algo: 1 2 4 8 i 16 Index r = 1 while A[r] < key: r *= 2
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 0 Kapazität, Scheduling und Färbungen Fabian Fuchs 0. Dez. 05 (Version ) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität
MehrOrganic Computing. Rolf Wanka Sommersemester Organic Computing: Peer-to-Peer-Netzwerke
Organic Computing Peer-to to-peer-netzwerke Rolf Wanka Sommersemester 2008 rwanka@cs.fau.de Peer-to-Peer-Netzwerke Inhalte Kurze Geschichte der Peer-to-Peer- Netzwerke Das Internet: Unter dem Overlay Die
MehrRolf Wanka Sommersemester Vorlesung
Peer-to to-peer-netzwerke Rolf Wanka Sommersemester 2007 7. Vorlesung 05.06.2007 rwanka@cs.fau.de basiert auf einer Vorlesung von Christian Schindelhauer an der Uni Freiburg Lookup in CAN Verbindungsstruktur:
MehrAlgorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse
Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse Juniorprof. Dr. Henning Meyerhenke Institut für Theoretische Informatik 1 KIT Henning Universität desmeyerhenke, Landes Baden-Württemberg Institutund für Theoretische
MehrAlgorithmen des Internets
Algorithmen des Internets Sommersemester 2005 20.06.2005 10. Vorlesung schindel@upb.de Überblick Das Internet: Einführung und Überblick Mathematische Grundlagen IP: Routing im Internet TCP: Das Transport-Protokoll
MehrZusammenfassung des 2. Abends
lgorithmen in der iologie r. Hans-Joachim öckenhauer r. ennis Komm Zusammenfassung des. bends Zürich, 0. pril 0 lignment-verfahren Für einen Überblick über die lignment-lgorithmen zur estimmung der Ähnlichkeit
MehrRouting A lgorithmen Algorithmen Begriffe, Definitionen Wegewahl Verkehrslenkung
Begriffe, Definitionen Routing (aus der Informatik) Wegewahl oder Verkehrslenkung bezeichnet in der Telekommunikation das Festlegen von Wegen für Nachrichtenströme bei der Nachrichtenübermittlung über
MehrDas Problem des minimalen Steiner-Baumes
Das Problem des minimalen Steiner-Baumes Ein polynomieller Approximationsalgorithmus Benedikt Wagner 4.05.208 INSTITUT FU R THEORETISCHE INFORMATIK, LEHRSTUHL ALGORITHMIK KIT Die Forschungsuniversita t
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 06 Routing Dr. rer. nat. Bastian Katz 3. Juni 2009 (Version 2 vom 5. Juni 2009) Heute Greedy-Einbettungen in metrische Räume Wenn Greedy Routing auf echten Koordinaten
MehrDistributed Memory Computer (DMC)
Distributed Memory Computer (DMC) verteilter Speicher: jeder Prozessor kann nur auf seinen lokalen Speicher zugreifen Kopplung mehrerer Prozessoren über E/A-Schnittstellen und Verbindungsnetzwerk, nicht
MehrAlgorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 01 Einführung und erste Schritte
Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze VL 01 Einführung und erste Schritte Dr. rer. nat. Bastian Katz 22. April 2009 (Version 3 vom 24. April 2009) Organisatorisches Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung,
MehrAlgorithmische Methoden für schwere Optimierungsprobleme
Algorithmische Methoden für schwere Optimierungsprobleme Prof. Dr. Henning Meyerhenke Institut für Theoretische Informatik 1 KIT Henning Die Forschungsuniversität Meyerhenke, in der Institut für Theoretische
MehrG. Zachmann Clausthal University, Germany
lausthal Informatik II Suchen lausthal University, ermany zach@in.tu-clausthal.de Problemstellung egeben ist eine Menge von Datensätzen {A1,...,An} esucht sind die Datensätze, deren Schlüssel (Key) = A[i].key
MehrAlgorithmische Geometrie: Schnittpunkte von Strecken
Algorithmische Geometrie: Schnittpunkte von Strecken Nico Düvelmeyer WS 2009/2010, 3.11.2009 3 Phasen im Algorithmenentwurf 1. Konzentration auf das Hauptproblem 2. Verallgemeinerung auf entartete Eingaben
MehrTheoretische Informatik. Exkurs: Komplexität von Optimierungsproblemen. Optimierungsprobleme. Optimierungsprobleme. Exkurs Optimierungsprobleme
Theoretische Informatik Exkurs Rainer Schrader Exkurs: Komplexität von n Institut für Informatik 13. Mai 2009 1 / 34 2 / 34 Gliederung Entscheidungs- und Approximationen und Gütegarantien zwei Greedy-Strategien
MehrAlgorithmen II Vorlesung am
Algorithmen II Vorlesung am 31.01.2013 Algorithmen für externen Speicher INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK PROF. DR. DOROTHEA WAGNER KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und Algorithmen nationales
MehrVoronoi-Diagramme. Dr. Martin Nöllenburg Vorlesung Algorithmische Geometrie INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK FAKULTÄT FÜR INFORMATIK
Vorlesung Algorithmische Geometrie INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Martin Nöllenburg 29.05.2011 Das Postamt-Problem b(p, q) = {x R 2 : xp = xq } p q h(p, q) h(q, p) = {x :
MehrAlgorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse Vorlesung 8, Henning Meyerhenke
Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse Vorlesung 8, 07.12.2011 Henning Meyerhenke 1 KIT Henning Universität desmeyerhenke: Landes Baden-Württemberg und nationales Algorithmische Forschungszentrum
MehrAlgorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse Vorlesung 12, Henning Meyerhenke
Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse Vorlesung 12, 25.01.2012 Henning Meyerhenke 1 KIT Henning Universität desmeyerhenke: Landes Baden-Württemberg und nationales Algorithmische Forschungszentrum
Mehr